Terra QuantumとEmpa、レーザー溶接予測用AIモデルを開発

インサイダー・ブリーフ

• Terra QuantumとEmpaは、レーザー溶接パラメータから3次元温度場と溶融池境界を予測するフーリエ・ニューラル・オペレーター・モデルであるLP-FNOを開発しました。
• このモデルは、40–190ワットのレーザー出力と毎秒0.1–1メートルのスキャン速度におけるTi-6Al-4Vの高精度シミュレーションで学習されました。
• 学習が完了すると、LP-FNOは標準解像度で約8ミリ秒、2倍の解像度で88ミリ秒で完全な3D予測を生成します。

プレスリリース — 量子技術の世界的リーダーであるTerra Quantumと、スイス連邦材料試験研究所（Empa）は、レーザー溶接における完全な3次元溶融池ダイナミクスを、従来のマルチフィジックス・シミュレーションよりも最大100,000倍速く予測する人工知能サロゲート・モデル「LP-FNO（Laser Processing Fourier Neural Operator）」を発表しました。これにより、産業用レーザー加工におけるリアルタイムのプロセス制御やデジタルツインの導入を長年妨げてきた計算のボトルネックが解消されます。

レーザー溶接におけるシミュレーションのボトルネック

レーザー溶接は、航空宇宙、医療機器、自動車製造などで使用される精密製造プロセスであり、レーザービームの下にある金属溶融領域である溶融池の制御が、溶接の品質と一貫性の中心となります。高精度なマルチフィジックス・シミュレーションは、プロセスの理解と最適化のための主要なツールとなってきましたが、その計算コストの高さから、リアルタイムでの適用は現実的ではありませんでした。現在のゴールドスタンダードなツールを使用した1回のシミュレーション実行には、標準的な10 µmの解像度で約6分、より微細な5 µmの解像度では1時間以上かかり、プロセス制御、大規模なパラメータ最適化、不確実性の定量化などは、産業界のオペレーターにとって手の届かないものでした。

LP-FNOの役割

LP-FNOは、フーリエ・ニューラル・オペレーター・アーキテクチャを使用して、レーザー加工パラメータ（出力とスキャン速度）と、その結果得られる3次元温度場および溶融池境界との関係を学習します。このアーキテクチャは、1回のフォワードパスで物理領域全体の情報をグローバルに混合します。このモデルは、40から190ワットのレーザー出力と毎秒0.1から1メートルのスキャン速度のプロセスウィンドウにわたるTi-6Al-4Vチタン合金の高精度な熱流体シミュレーションで学習されており、熱伝導型と安定したキーホール型の両方の溶接レジームをカバーしています。学習後のLP-FNOは、標準解像度で約8ミリ秒、2倍の解像度で88ミリ秒で完全な3D予測を生成します。

このアプローチの重要な要素は、レーザースキャン問題の準定常的な再定式化です。過渡的なシミュレーションをレーザービームとともに移動する基準座標系に変換し、時間平均を適用することで、研究チームは本質的に時間依存の問題をオペレーター学習に適した形式に変換しました。これにより、LP-FNOは、深い蒸気凹部、反動圧による表面変形、強いレーザー吸収の変化を伴う、物理的に最も複雑なレジームである安定したキーホール溶接のダイナミクスを、熱伝導モードの溶接に使用されるのと同じ枠組みの中で正確に表現することが可能になりました。